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结果页02-进阶实战-迁移学习与部署
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8 个 02-neural-network-mnist # ============================================================
# 5. 训练循环
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history = {"train_loss": [], "train_acc": [], "test_loss": [], "… 4% 02-进阶实战-测试-安全-部署 # Django 进阶实战 —— 测试、安全与部署
## 本章目标
- 编写单元测试与集成测试
- 理解 Django 安全机制与最佳实践
- 使用 PostgreSQL + Gunicorn + Nginx 生产部署
- 掌握 Django 性能优化技巧
## 1. 测试体系
### 1.1 单元测试
```python
# blog/tests/test_models.py
from… 3% 02-进阶实战-Celery异步任务与部署 # Flask 进阶实战 —— 异步任务、Docker 部署与性能优化
## 本章目标
- 掌握 Celery + Redis 异步任务队列
- 使用 Docker 容器化 Flask 应用
- 了解 Gunicorn 生产部署
- 常见性能优化策略
## 1. Celery 异步任务
### 1.1 为什么需要异步任务？
Web 请求应该在毫秒级完成。以下场景必须异步处理：
- 发送… 3% 02-进阶实战-WebSocket-后台任务-部署 # FastAPI 进阶实战 —— WebSocket、后台任务与部署
## 本章目标
- 实现 WebSocket 实时通信
- 使用 BackgroundTasks 处理异步后处理
- FastAPI + Celery 重型任务
- Docker + Nginx + Uvicorn 生产部署
## 1. WebSocket 实时通信
```python
from fastapi imp… 3% 02-进阶实战-迁移学习与部署 # PyTorch 进阶实战 —— 迁移学习、混合精度与模型部署
## 本章目标
- 使用预训练模型进行迁移学习（Fine-tuning）
- 掌握混合精度训练（AMP）加速
- 模型导出：TorchScript → ONNX
- 模型量化与推理优化
## 1. 迁移学习（Fine-tuning）
### 1.1 使用 torchvision 预训练模型
```python
import… 2% 02-linear-algebra-and-applications ```python
# ============================================================
# 处理缺失值
# ============================================================
data = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0, np.nan, 6.0])
#… 2% 02-进阶工程化教程 # Python 进阶教程：从脚本到工程化
## 前言
本教程面向**已完成 Python 入门**的读者。你将学会如何编写更优雅、更健壮、更专业的 Python 代码。
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## 第一章：类型系统与静态检查
### 1.1 类型注解回顾
```python
# Python 3.5+ 支持类型注解
from typing import Optional, Union, Any… 2% 02-异步编程与性能优化 # Node.js 进阶篇：异步编程与性能优化
## 背景
Node.js 的异步模型是其性能核心。理解 Promise、async/await、Worker Threads 以及 Stream，是编写高性能 Node.js 应用的关键。
## 核心概念
### 1. Promise 链与 async/await
```javascript
// 回调地狱 ❌
fs.readFile('… 2%